18.3 – Analyser des données et produire des rapports de recherche
Objet et contexte
Les professionnelles et professionnels du développement de carrière (PDC) analysent des ensembles de données et présentent leurs résultats afin d’accomplir adéquatement leur travail, faire progresser le domaine du développement de carrière et aider les décideurs à faire des choix éclairés.
Démonstration de la compétence
Les PDC doivent être en mesure d’accomplir les tâches suivantes :
- D1. Analyser des données qualitatives :
- Utiliser un logiciel pour récupérer et coder des données.
- Choisir une méthode d’analyse des données (p. ex. méthodes du cadre logique, analyse narrative, du discours,de contenu ou par théorie ancrée)
- Établir les thèmes, les tendances et les relations.
- Résumer les constats.
- D2. Analyser des données quantitatives :
- Effectuer des analyses descriptives de base (p. ex. fréquences, mode et moyenne).
- Choisir des méthodes statistiques.
- Avoir recours à des méthodes statistiques :
- Réévaluer la pertinence de certaines méthodes d’analyse, au besoin.
- Mettre en évidence les relations entre les données pertinentes pour les objectifs de recherche.
- D3. Présenter des résultats :
- Mettre l’accent sur les résultats qui répondent aux objectifs de recherche.
- Utiliser des supports visuels appropriés (p. ex. diagramme en barres pour les fréquences; graphiques linéaires
pour les séries chronologiques).
- D4. Gérer les données (p. ex. fichiers de sauvegarde).
Connaissances et compréhension
Les PDC doivent connaître et comprendre les éléments suivants :
- C1. Types d’analyse qualitative de données (p. ex. méthodes du cadre logique, analyse narrative, du discours et de
contenu) - C2. Principaux logiciels utilisés pour recueillir et analyser des données (p. ex. SPSS, Microsoft Excel, NVivo)
- C3. Principales méthodes d’analyse de données :
- Méthodes quantitatives (p. ex. analyse de la variance, régression linéaire, signification statistique)
- Méthodes qualitatives (p. ex. analyse de contenu)
Variables contextuelles
Les PDC doivent être en mesure d’exercer cette compétence dans les contextes suivants :
Les objectifs de recherche déterminent les méthodologies à utiliser.
Glossaire et principales références
Termes
Termes du secteur employés dans la norme définie ici, s’il y a lieu
Analyse de contenu : méthode de recherche qui permet d’analyser des tendances et des relations entre certains concepts, mots ou thèmes.
Analyse de discours : méthode de recherche permettant d’analyser des conversations et des textes pour mieux comprendre certains contextes historiques et sociaux et leur signification politique.
Analyse du cadre logique : méthode de recherche utilisée pour analyser les similitudes et les différences entre des données qualitatives afin d’orienter des recherches relevant du domaine social, médical et de la santé.
Analyse narrative : méthode de recherche utilisée pour encourager les gens à mettre en récit des éléments spécifiques de leur vie dans le but de développer une compréhension cohérente d’événements passés, présents et futurs.
Théorie ancrée : méthode de recherche qui utilise des données afin de développer ou étudier des théories
Sources d’information et ressources
Échelles de notation en fonction du contexte
Niveau de risque
Q: Quelles conséquences résultent de l’incapacité d’un ou d’une PDC à exercer cette compétence conformément à la norme?
Fréquence
Q: À quelle fréquence et dans quelles conditions les PDC doivent-ils exercer cette compétence?
Niveau de difficulté
Q: Comment évaluez-vous le niveau de difficulté lié à l’exercice de cette compétence dans des circonstances normales?
Temps nécessaire pour maîtriser la compétence
Q: Quel est le délai moyen ou le nombre minimal d’occurrences requises pour qu’une personne maîtrise la compétence conformément à la norme?
Pour maîtriser cette compétence, les PDC doivent avoir mené un minimum de 10 recherches avec différentes méthodologies et différents types de données (c.-à-d. qualitatives et quantitatives).
Autonomie
Les PDC exercent habituellement cette compétence sans supervision, et de façon individuelle.
Automatisation
Il est peu probable que cette compétence s’automatise.